机器学习之结果评价指标

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习 python 人工智能

于 2024-03-25 20:09:22 首次发布

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本文详细介绍了机器学习中的关键评价指标，包括准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC、混淆矩阵以及AUC的95%置信区间。这些指标对于理解模型性能、准确性和泛化能力至关重要，特别是在处理不平衡数据集时。通过Python代码示例，展示了如何计算和解释这些指标，帮助开发者更好地评估和优化模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在机器学习中，结果评价指标是用来评估模型性能和预测结果的重要指标，可以帮助我们了解模型的准确性、稳定性和泛化能力。以下是一些常用的结果评价指标及其详细描述：

目录

一、准确率（Accuracy）：

二、精确率（Precision）：

三、召回率（Recall）：

四、F1分数：

五、ROC曲线和AUC：

<

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